イーロン・マスクのTwitterアカウントを監視して仮想通貨を自動購入するbotの作り方

pip3 install twint
pip3 install nltk
pip3 install coincheck

import twint 

#tweet取得の設定
c = twint.Config()
c.Username = "elonmusk" 
#1にしても100件取得してしまう（最新1件だけ取得する方法は不明）
c.Limit = 1
c.Hide_output = True 
c.Pandas = True

twint.run.Search(c)

Tweets_df = twint.storage.panda.Tweets_df

import nltk
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

nltk.download('vader_lexicon')

test_text ="Bitcoin is very useful and I would buy more. Those who follow me will be happy!"
sentiment_analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
sentiment_dict = sentiment_analyzer.polarity_scores(test_textq)
print(sentiment_dict)

All cryptoes including bitcoin are fraud. No one should have them anymore.

from coincheck import market,order,account 

access_key="APIのアクセスキー"
secret_key="APIのシークレットキー"

m1=market.Market()
o1 = order.Order(secret_key=secret_key,access_key=access_key)

#市場価格を取得
last_btc_price = m1.ticker()["last"] 
#買い注文を出す
print(o1.buy_btc_jpy(rate=str(4444455),amount=0.005))

import twint
import time
from datetime import datetime, timedelta, timezone
import nltk
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
import sys
from coincheck import market,order,account

#ツイートの結果次第では、0.005BTCの買い注文を入れるとする
amount = 0.005

#最後の買い注文に必要
access_key=input("APIのアクセスキーを入力してください")
secret_key=input("APIのシークレットキーを入力してください")

#極性判定のため、初回のみダウンロードが必要
nltk.download('vader_lexicon')
sentiment_analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()

#tweet取得の設定
c = twint.Config()
c.Username = "elonmusk"
#1にしても100件取得してしまう（最新1件だけ取得する方法は不明）
c.Limit = 1
c.Hide_output = True
c.Pandas = True

#取得したツイートがビットコインと関連するかを判定
#単純にビットコイン関連のワードが含まれているかだけ見る
def does_contain_btc(tweet):
    btc_related_words = ["btc",
    "BTC",
    "bitcoin",
    "BITCOIN",
    "crypto",
    "crypto currency",
    "Bitcoin",
    "bitCoin",
    "Bit coin",
    "bit coin"]

    for i in btc_related_words:
        if i in tweet:
            #BTC関連のツイートだと判定
            return True

    # BTC関連のツイートだと判定されない
    return False

while True:
    # ツイート取得を実行
    twint.run.Search(c)
    Tweets_df = twint.storage.panda.Tweets_df
    print("5秒ごとにイーロン・マスクのツイートを取得しています。")

    # tweeted_at = datetime.strptime(Tweets_df["created_at"].iloc[0], '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    tweeted_at = datetime.strptime(Tweets_df["date"].iloc[0]+'+0900', '%Y-%m-%d %H:%M:%S%z')

    # タイムゾーンの生成
    JST = timezone(timedelta(hours=+9), 'JST')

    # 現在時刻（日本時間）
    now = datetime.now(JST)

    if ((tweeted_at + timedelta(minutes=1))>=now) and does_contain_btc(Tweets_df["tweet"].iloc[0]):
        print("最新のBTC関連のツイートがありました。ツイート内容を分析します。")
        sentiment_dict = sentiment_analyzer.polarity_scores(Tweets_df["tweet"].iloc[0])
        pos = sentiment_dict["pos"]
        neg = sentiment_dict["neg"]
        neu = sentiment_dict["neu"]
        compound = sentiment_dict["compound"]

        #posスコアが最大でcompoundスコアが0.2以上なら買い
        if (pos > max((neg,neu)))and compound > 0.2:
            print("ツイートがポジティブなものだと判定しました。")
            print("コインチェックでビットコインの買い注文を行います。")

            m1=market.Market()
            o1 = order.Order(secret_key=secret_key,access_key=access_key)
            last_btc_price = m1.ticker()["last"]
            #買い注文を出す
            #最新終値の1.1倍で指値注文を出して、成行きの代わりとする（即座の約定を狙う）
            print(o1.buy_btc_jpy(rate=str(last_btc_price*1.1),amount=amount))

            print("プログラムを終了します。")
            sys.exit()

    time.sleep(5)